发明专利已授权

基于递归神经网络建模的无监督人群异常监测及定位方法

📄 申请号：CN201610322129.3 📄 发布日：2026/09/01

著录项目信息

申请日

2016-05-16

公开号

CN106022244B

公开日

2019-09-17

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00

技术画像

所属领域

深度学习深度学习计算机视觉异常检测

应用场景

智慧城市, 公共安全, 智能安防, 人群密集场所监测, 视频监控

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摘要

本发明公开了基于递归神经网络建模的无监督人群异常监测及定位方法，该方法利用监控视频的时间序列特性与递归神经网络长时间依赖性相结合，并在对视频场景进行网格划分后，针对每个网格进行单独建模，选择性的利用光流统计特征对正常情况下人群序列动态进行无监督的学习，并采用Hessian‑Free Optimization方法对模型进行训练，最后将含有异常的数据载入模型，通过衡量t+1时刻与t时刻光流统计直方图之间的距离，对t+1时刻的人群场景进行监测和定位。该方法实现了时间和空间上的全局建模，很好的保留了各时刻人群动态序列特征之间的联系，且简化了模型的复杂度，降低了RNN训练难度，对异常事件的监测和定位有着较好的实时性和准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20190917

✅ 授权

20161109

?? 实质审查的生效：

20161012

📄 公开

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